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Hadoop可以處理服務評價數據通過以下步驟：
數據采集：首先，需要將服務評價數據收集和整理。這包括從不同渠道收集數據，如在線調查、社交媒體、用戶評論等，并將其存儲在Hadoop集群中的HDFS文件系統中。
數據清洗：處理大量的服務評價數據可能包含大量的噪聲和無效信息。因此，在數據處理之前，需要對數據進行清洗和預處理，以確保數據的質量和準確性。
數據分析：使用Hadoop的MapReduce或Spark等工具進行數據分析。通過對服務評價數據進行分析，可以發現用戶偏好、趨勢和問題，幫助企業做出更好的決策。
數據可視化：利用Hadoop生態系統中的可視化工具，如Apache Superset或Tableau等，將分析結果可視化展示，以便用戶更直觀地理解數據和結論。
實時處理：對于實時的服務評價數據，可以使用Hadoop的流處理技術，如Apache Storm或Apache Flink等，進行實時處理和分析，以快速響應用戶反饋和變化。
總的來說，Hadoop可以幫助企業有效地處理大量的服務評價數據，從中獲取有價值的信息并做出相應的決策。
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